為什么腦科學(xué)家不先從低等動物入手研究原理和模擬大腦，探求意識的來源，而是直接研究和模擬最高級的人腦呢？這個問題包含了很多小問題，關(guān)鍵點(diǎn)如下：（1）科學(xué)家并不是試圖模擬低等動物的大腦，比如著名的“開放蠕

為什么腦科學(xué)家不先從低等動物入手研究原理和模擬大腦，探求意識的來源，而是直接研究和模擬最高級的人腦呢？

這個問題包含了很多小問題，關(guān)鍵點(diǎn)如下：

（1）科學(xué)家并不是試圖模擬低等動物的大腦，比如著名的“開放蠕蟲”項目。本項目的最終目標(biāo)是從細(xì)胞水平上完全模擬秀麗隱桿線蟲在計算機(jī)上的行為，這也是國際著名的開放科學(xué)項目。該項目的第一階段是建立一個由302個神經(jīng)元和95個肌肉細(xì)胞組成的模型來模擬蠕蟲的運(yùn)動。如果你感興趣，你也可以參加這個項目：http://www.openworm.org/

（2）此外，應(yīng)注意，小型系統(tǒng)不一定比大型系統(tǒng)簡單。當(dāng)一個容器中含有大量的氣體分子時，我們可以很容易地用壓力、溫度等物理量來描述罐內(nèi)氣體；當(dāng)一個容器中只有少量的氣體分子時，我們根本無法預(yù)測這些氣體分子的運(yùn)動。一個小的系統(tǒng)意味著一個大的偏差，而一個大的系統(tǒng)包含許多相互抵消的元素，它的一些基本運(yùn)動模式往往更加穩(wěn)定和簡單。

（3）意識是一個非常復(fù)雜的概念，但并不意味著沒有意識的定義。例如，根據(jù)綜合信息理論，我們可以把一切事物都看作是有意識的（或智能的），但“意識”的程度是不同的，綜合信息是衡量“意識”水平的一種尺度。信息的度量可以用“信息熵”來表示。因此，如果要對“集成”進(jìn)行定量描述，可以考慮比較“集成前”和“集成后”兩種情況下系統(tǒng)的信息熵。這種比較是用“整合信息理論”的奠基人之一托托尼來做的，換句話說：“整合是一個系統(tǒng)，其機(jī)制遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了每個部分獨(dú)立產(chǎn)生的信息量之和。（4） 人工智能和生物智能沒有關(guān)系。鳥類的飛行與飛機(jī)的飛行也有本質(zhì)的不同（很明顯，飛機(jī)不拍打翅膀）。計算機(jī)有許多人類所不具備的能力（如存儲和計算能力）。我們設(shè)計計算機(jī)的人工智能算法，盡量利用計算機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，不是更合適嗎？

既然神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)非常簡單，那么為什么不制造幾百億個模擬神經(jīng)元來模擬人腦？

這是一個更深刻、更專業(yè)的高科技問題。

神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和功能單位。主要部分包括樹突、細(xì)胞體、軸突和細(xì)胞膜。

樹突的形狀類似于有許多分支的分支，其上有許多樹突，因此可以接收來自許多其他細(xì)胞的輸入。細(xì)胞體中有細(xì)胞核，維持細(xì)胞生命的大部分細(xì)胞器都在其中。

軸突是細(xì)胞的輸出端，從細(xì)胞體延伸出來，通常很長。許多軸突被髓鞘包圍，髓鞘用來隔離其他細(xì)胞的信息流。鞘壁上有許多縫隙，稱為郎飛結(jié)。軸突到達(dá)突觸末端。

人腦由大腦、小腦、間腦和腦干組成。其中：大腦是中樞神經(jīng)系統(tǒng)最高級的部分，也是大腦的主要部分。它分為兩個半球，由胼胝體連接。

大腦半球表面有許多彎曲的裂縫，稱為腦溝，它們之間的突出部分稱為腦回。這些腦溝和腦回就像一塊起皺的綢布。一旦被夷為平地，它們的面積約為2250平方厘米，相當(dāng)于普通報紙的一半大小。

兩者之間存在差異，基礎(chǔ)設(shè)施也存在許多差異。所以做一個模擬就不那么容易了。

人腦是幾進(jìn)制，最可能是幾進(jìn)制？

很好的問題。現(xiàn)在大多數(shù)人都能理解，計算機(jī)至少有計算能力和一定的邏輯運(yùn)算能力，這是建立在當(dāng)前人類數(shù)學(xué)知識的基礎(chǔ)上，是建立在二進(jìn)制數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上，借助于數(shù)字電路。

人腦有這兩種能力，但其機(jī)制與計算機(jī)二進(jìn)制純數(shù)學(xué)的機(jī)制截然不同。計算機(jī)接收0級和1級的純數(shù)學(xué)信息，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程序進(jìn)行處理，進(jìn)行數(shù)學(xué)或邏輯運(yùn)算。人腦接收由人類感官提供的多維信息，如聲音和圖像。如果我們做數(shù)學(xué)或邏輯運(yùn)算，每個人的經(jīng)驗(yàn)都會明白，我們首先把多維信息抽象成人腦中的純數(shù)字和純邏輯對象，然后進(jìn)行抽象運(yùn)算得到結(jié)果。

盡管在人腦的底層，人腦實(shí)際處理的信息是由感覺組織傳輸?shù)纳窠?jīng)元生物電信號，但沒有證據(jù)表明在這個層次上，大腦根據(jù)數(shù)學(xué)原理處理生物電信號。一個原因是，從每個人的經(jīng)驗(yàn)來看，我們對外界事物的感知是一種感覺，一種程度和數(shù)量，比如有多少，有多重，有多高。大腦不提供特定的數(shù)字。第二，數(shù)學(xué)是人類后天總結(jié)出來的抽象事物形態(tài)和數(shù)量的符號系統(tǒng)。很難想象神經(jīng)元和各種腦組織之間的電位差能形成一個嚴(yán)格的數(shù)學(xué)信號系統(tǒng)。

因此，盡管我們不知道大腦底層是如何處理外部信息（生物電信號）的，但大腦已經(jīng)進(jìn)化了數(shù)億年，確實(shí)有能力在外部多維信息中建立定量抽象模型和邏輯抽象模型來分析和判斷外部事物。與計算機(jī)所表達(dá)的絕對數(shù)字不同，大腦中的邏輯運(yùn)算也是一種感覺，但它仍能讓我們做出許多判斷，或直覺，比如面對未知事物時是接近還是逃跑，這樣我們才能更好地適應(yīng)外部環(huán)境，提高生存能力。

腦生物電信號處理的機(jī)理明顯不同于計算機(jī)精確的數(shù)值計算。它不能基于所獲得的數(shù)學(xué)符號系統(tǒng)。因此，大腦不太可能建立在某種數(shù)學(xué)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上。

在《最強(qiáng)大腦》節(jié)目中那些強(qiáng)大的大腦是先天的？還是后天練成的？

先天加上后期訓(xùn)練，兩者無法分離，經(jīng)過一番記憶，思維能力也很高，分析到位成為現(xiàn)實(shí)。